AI implementation · Υλοποίηση τεχνητής νοημοσύνης · Αθήνα & Θεσσαλονίκη
Υλοποίηση AI που δουλεύει τη Δευτέρα το πρωί — όχι μόνο στο demo
AI implementation είναι το στήσιμο μιας συγκεκριμένης διαδικασίας ώστε να τρέχει με μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης: με κανόνες που γράφονται σε κώδικα, ελέγχους πριν βγει κάτι έξω, και άνθρωπο που εγκρίνει εκεί που το λάθος κοστίζει. Η ομάδα της UpCommerce στήνει αυτοματισμούς, περιεχόμενο με κανόνες, εξυπηρέτηση πελατών με AI και αναφορές για επιχειρήσεις κάθε κλάδου στην Ελλάδα — και τα παραδίδει στους δικούς σου λογαριασμούς, με τεκμηρίωση, ώστε να μην εξαρτάσαι από εμάς.
Τι υλοποιούμε
Έξι είδη υλοποίησης που ζητούν οι περισσότερες επιχειρήσεις
Κάθε μία ξεκινάει από μια διαδικασία που ήδη υπάρχει και κοστίζει ώρες. Δεν εφευρίσκουμε ανάγκες για να χωρέσει το AI.
Αυτοματισμοί ροών εργασίας
Φόρμες που ταξινομούνται και απαντιούνται μόνες τους, παραγγελίες που ενημερώνουν τον πελάτη, emails που γίνονται εργασίες στο CRM, ειδοποιήσεις στο Slack όταν κάτι θέλει προσοχή. Σύνδεση των συστημάτων που έχεις ήδη, με ένα μοντέλο στη μέση που διαβάζει, αποφασίζει και γράφει μέσα σε όρια.
Περιεχόμενο προϊόντων με κανόνες
Περιγραφές, κείμενα κατηγοριών, meta titles, παραλλαγές για newsletter — για εκατοντάδες ή χιλιάδες κωδικούς. Το μοντέλο γράφει μόνο από τα δεδομένα που του δίνεις, με αρχείο κανόνων για μήκη, ύφος και απαγορευμένες λέξεις, και script που ελέγχει κάθε κείμενο πριν ανέβει. Για eshop στο Skroutz, τα σωστά δεδομένα προϊόντων είναι και θέμα πωλήσεων.
Εξυπηρέτηση πελατών με AI
Βοηθός που απαντά σε email, chat ή social με βάση τα δικά σου έγγραφα — πολιτικές επιστροφών, χρόνοι παράδοσης, οδηγίες προϊόντων — και παραδίδει στον άνθρωπο όταν η ερώτηση βγαίνει εκτός. Με καταγραφή κάθε απάντησης, ώστε να βλέπεις τι είπε και να διορθώνεις τους κανόνες.
Αναφορές και δεδομένα
Το πρωινό ή εβδομαδιαίο brief: πωλήσεις, διαφήμιση, απόθεμα, ραντεβού, μετρήσεις — από πολλά συστήματα σε ένα μήνυμα, γραμμένο σε απλά ελληνικά, με τα νούμερα που αλλάζουν τονισμένα. Το ίδιο μοντέλο απαντά και σε ερωτήσεις πάνω στα δεδομένα σου, όταν τις κάνεις.
Εικόνα και creative
Παραλλαγές εικόνων και κειμένων για διαφημίσεις και social, μέσα σε όρια brand που ορίζονται μία φορά. Όχι για να αντικαταστήσουν τη φωτογράφιση — για να δοκιμάζονται δέκα εκδοχές εκεί που πριν δοκιμαζόταν μία. Δουλεύει μαζί με την ομάδα social media και ads.
Τεχνικό GEO στο site
Δομημένα δεδομένα ανά σελίδα, FAQ που ταιριάζει λέξη προς λέξη με το schema, llms.txt, δομή που απαντά σε ερωτήσεις. Είναι η υλοποίηση πίσω από την υπηρεσία GEO / SEO για LLMs — και, για νέα site, μέρος της κατασκευής.
Πώς δουλεύουμε μια υλοποίηση
Διαλέγουμε μαζί μία διαδικασία — όχι πέντε — και μετράμε πώς γίνεται σήμερα: πόσες ώρες, πόσα λάθη, πόσο κοστίζει το κάθε λάθος. Χωρίς αυτό το «πριν», κανείς δεν μπορεί να πει αν άξιζε.
Στήνεται η ροή με πραγματικά δεδομένα και τρέχει δίπλα στη σημερινή, όχι στη θέση της. Βλέπεις τι βγάζει, σημειώνεις τι είναι λάθος, και από τα λάθη γράφονται οι πρώτοι κανόνες.
Ό,τι δεν πρέπει να αφεθεί στην κρίση του μοντέλου γίνεται έλεγχος σε κώδικα: μήκη, αριθμοί, απαγορευμένες λέξεις, ποια πεδία δεν συμπληρώνονται ποτέ χωρίς πηγή. Και ορίζεται πού μπαίνει ανθρώπινη έγκριση — στην αρχή σχεδόν παντού, μετά μόνο εκεί που χρειάζεται.
Η ροή περνάει στους δικούς σου λογαριασμούς, με οδηγίες σε απλά ελληνικά και μάθημα για όσους θα τη χρησιμοποιούν. Αν θέλεις μηνιαία υποστήριξη, υπάρχει. Αν όχι, είναι δική σου και δουλεύει.
Κανόνες, όχι prompts
Η αρχή πίσω από κάθε υλοποίηση: ό,τι ξέρεις, το επιβάλλεις
Ένα prompt που λέει στο μοντέλο «μην επινοείς χαρακτηριστικά» δεν είναι εγγύηση — είναι παράκληση. Η διαφορά ανάμεσα σε μια υλοποίηση που κρατάει και σε μια που εγκαταλείπεται μετά από τρεις εβδομάδες είναι πόσα από αυτά που ξέρεις για τη δουλειά σου έχουν γίνει έλεγχοι που τρέχουν κάθε φορά.
Διαβάζει τα δεδομένα, γράφει, ταξινομεί, συνοψίζει. Εκεί είναι καλό και γρήγορο.
Μήκη, αριθμοί, μονάδες, επαναλήψεις, λέξεις που δεν επιτρέπονται, πεδία χωρίς πηγή. Ντετερμινιστικά, κάθε φορά, χωρίς «μάλλον».
Εκεί που το λάθος φτάνει στον πελάτη, αλλάζει τιμή ή βγαίνει δημόσια. Στην αρχή συχνά, μετά όλο και λιγότερο — με βάση τα νούμερα, όχι την εμπιστοσύνη.
Τρία παραδείγματα
Από το δικό μας εργαστήρι — με τα λάθη τους
Περιγραφές προϊόντων: 50 κωδικοί, πρώτη δοκιμή
Δώσαμε στο μοντέλο πενήντα προϊόντα με σκόπιμες παγίδες — κενό υλικό, ίδια σειρά με διαφορετικά ml, έξι όμοια φωτιστικά — χωρίς κανόνες. Δεν επινόησε τίποτα: μηδέν υλικό, μηδέν εγγύηση χωρίς πηγή. Αλλά και οι πενήντα περιγραφές βγήκαν κάτω από το ελάχιστο μήκος, με τέσσερις ίδιες εισαγωγές ανά σειρά και τις λέξεις που χρησιμοποιούν όλοι. Το αρχείο κανόνων και το script ελέγχου που γράφτηκαν μετά πιάνουν ακριβώς αυτά — και είναι το ίδιο υλικό που διδάσκεται στο masterclass «Claude για eShops» του ELHub.
Το πρωινό brief της ομάδας
Ένα προγραμματισμένο task τρέχει κάθε μέρα στις 9:00 και στέλνει στο Slack ένα μήνυμα με τα ραντεβού της ημέρας, τις χθεσινές πωλήσεις των πελατών από το reporting, νέα άρθρα από τρία blogs του κλάδου, τις μετρήσεις του Epoptes, τον καιρό και τις γιορτές. Έξι πηγές, μηδέν χειροκίνητη δουλειά. Το μάθημα που πήραμε: το αρχείο του task είχε στην αρχή ένα κλειδί βάσης σε καθαρό κείμενο — τα κλειδιά τώρα ζουν αλλού, και αυτό είναι κανόνας σε κάθε παράδοση.
Epoptes: μια υλοποίηση που έγινε προϊόν
Τρία μοντέλα, οκτώ ερωτήσεις ανά επιχείρηση γραμμένες στη γλώσσα της αγοράς της, σύγκριση με ανταγωνιστές, Google AI Overviews, PDF με συστάσεις, χρέωση και παράδοση τη σωστή μέρα — όλα αυτόματα, κάθε μήνα. Οι συστάσεις ελέγχονται από κώδικα πριν φτάσουν στον πελάτη, γιατί το μοντέλο πρότεινε κάποτε «φτιάξε sitemap» σε site που είχε από το 2006. epoptes.gr →
Δεδομένα και ασφάλεια: τα τέσσερα που δεν διαπραγματευόμαστε
Συμφωνείται γραπτά πριν στηθεί οτιδήποτε. Προσωπικά δεδομένα πελατών μόνο όταν χρειάζονται και μόνο όσα χρειάζονται· οικονομικά και κλειδιά ποτέ.
Οι πάροχοι χρησιμοποιούνται με λογαριασμούς όπου τα δεδομένα δεν χρησιμοποιούνται για εκπαίδευση μοντέλων. Οι λογαριασμοί είναι δικοί σου.
Κανένα κλειδί σε αρχείο που μοιράζεται, σε prompt ή σε screenshot. Το μαθαίνει κανείς μία φορά — προτιμάμε να μην το μάθεις με ζημιά.
Κάθε αυτόματη ενέργεια καταγράφεται και μπορεί να αναιρεθεί. Ένα σύστημα που δεν μπορείς να σταματήσεις σε ένα λεπτό δεν παραδίδεται.
AI Transformation
Όταν η ερώτηση δεν είναι «στήσε μου αυτό» αλλά «από πού ξεκινάμε»: πρόγραμμα με χαρτογράφηση, πιλότο, εκπαίδευση και μέτρηση, από τέσσερις βραχίονες του ομίλου.
Το πρόγραμμα →AI Consulting
Πριν την υλοποίηση: τι αξίζει, τι όχι, με ποια σειρά — από τον John Kiskipelis, ως ξεχωριστή συνεργασία.
AI consulting →Κατασκευή ιστοσελίδων
Νέο site ή eshop με τους αυτοματισμούς και το GEO ενσωματωμένα από την αρχή.
Κατασκευή →Email Automations
Οι ροές email που ήδη στήνουμε για eshop — τώρα με AI στο περιεχόμενο.
Πρόσθετες υπηρεσίες →Αθήνα & Θεσσαλονίκη
Φέρε μια διαδικασία που σου τρώει ώρες
Στη γνωριμία των 30 λεπτών περιγράφεις μία δουλειά που επαναλαμβάνεται — με τα συστήματα που εμπλέκονται — και φεύγεις με απάντηση: στήνεται, τι θα χρειαστεί, και σε πόσο καιρό. Ή ότι δεν αξίζει, αν δεν αξίζει.
Συχνές ερωτήσεις για την υλοποίηση AI
Τι σημαίνει υλοποίηση AI (AI implementation);
Να πάρεις μια συγκεκριμένη διαδικασία της επιχείρησης — περιγραφές προϊόντων, απαντήσεις σε πελάτες, μια εβδομαδιαία αναφορά — και να τη στήσεις ώστε να τρέχει με ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, με κανόνες, ελέγχους και σημείο ανθρώπινης έγκρισης. Το αποτέλεσμα είναι κάτι που δουλεύει κάθε μέρα χωρίς εσένα μπροστά στην οθόνη, όχι ένα demo.
Σε πόσο καιρό στήνεται μια υλοποίηση;
Το πρώτο πρωτότυπο μέσα σε δύο εβδομάδες από τη στιγμή που έχουμε πρόσβαση στα δεδομένα και τα συστήματα. Μετά ακολουθούν δύο με τέσσερις εβδομάδες δοκιμής με πραγματικά δεδομένα, όπου μετριούνται τα λάθη και γράφονται οι κανόνες που τα πιάνουν. Παράδοση με τεκμηρίωση στον δεύτερο με τρίτο μήνα, ανάλογα με το πόσα συστήματα εμπλέκονται.
Πόσο κοστίζει η υλοποίηση AI;
Ανά έργο, με βάση τη διαδικασία και τα συστήματα που συνδέονται — μια ροή που ταξινομεί emails κοστίζει διαφορετικά από έναν βοηθό εξυπηρέτησης πάνω σε εκατοντάδες έγγραφα. Παίρνεις γραπτή πρόταση μετά τη γνωριμία. Το κόστος χρήσης των μοντέλων (API) το πληρώνεις απευθείας στον πάροχο, είναι διαφανές και συνήθως λίγα ευρώ τον μήνα ανά διαδικασία.
Ποια εργαλεία και μοντέλα χρησιμοποιείτε;
Claude, ChatGPT ή Gemini ανάλογα με τη δουλειά — συχνά περισσότερα από ένα, γιατί διαφέρουν σε κόστος και ποιότητα ανά εργασία. Για τις συνδέσεις, εργαλεία αυτοματισμού όπως το Make ή απευθείας κώδικα όταν χρειάζεται έλεγχος. Για τους κανόνες, αρχεία που διαβάζει το μοντέλο και scripts που ελέγχουν το αποτέλεσμα. Δεν πουλάμε δικό μας λογισμικό: ό,τι στήνεται είναι σε δικούς σου λογαριασμούς.
Τι γίνεται με τα δεδομένα και τον GDPR;
Πριν στηθεί οτιδήποτε, συμφωνείται τι επιτρέπεται να σταλεί σε μοντέλο και τι όχι. Χρησιμοποιούνται επιχειρηματικοί λογαριασμοί των παρόχων, όπου τα δεδομένα δεν χρησιμοποιούνται για εκπαίδευση των μοντέλων. Τα κλειδιά πρόσβασης φυλάσσονται εκτός κώδικα και εκτός κοινόχρηστων αρχείων — ένα λάθος που βλέπουμε συχνά σε υλοποιήσεις που έγιναν βιαστικά.
Θα μπορεί η ομάδα μου να το διαχειρίζεται μετά;
Αυτός είναι ο στόχος. Κάθε υλοποίηση παραδίδεται με τεκμηρίωση σε απλά ελληνικά: τι κάνει, πού αλλάζεις τους κανόνες, τι να κοιτάξεις όταν κάτι πάει στραβά. Και με ένα σύντομο μάθημα για τους ανθρώπους που θα το χρησιμοποιούν. Αν θέλεις, υπάρχει μηνιαία υποστήριξη — αλλά δεν είναι προϋπόθεση.
Υλοποίηση ή πρόγραμμα AI transformation;
Υλοποίηση όταν ξέρεις ποια διαδικασία θέλεις να αλλάξει και θέλεις να στηθεί τώρα. Πρόγραμμα όταν η ερώτηση είναι «από πού να ξεκινήσουμε» και η αλλαγή αφορά πολλές διαδικασίες και ρόλους. Η υλοποίηση είναι συχνά ο πιλότος που αποφασίζει αν αξίζει το πρόγραμμα.
